top of page
Immagine del redattoreAndrea Viliotti

L'AI nella scienza: opportunità, rischi e strategie per il futuro

L'intelligenza artificiale (AI) sta aprendo la strada a una nuova età dell'oro per la scienza, come delineato nel documento "A New Golden Age of Discovery: Seizing the AI for Science Opportunity", scritto da Conor Griffin, Don Wallace, Juan Mateos-Garcia, Hanna Schieve e Pushmeet Kohli. Questo documento esplora come l'AI possa trasformare le discipline scientifiche, dalla genomica alla scienza dei materiali, e come possa essere sfruttata per affrontare le sfide della complessità e della scala nei progetti di ricerca.

Attualmente, l'AI viene utilizzata nei laboratori di tutto il mondo per accelerare la comprensione, migliorare la precisione degli esperimenti e generare nuove ipotesi. Un esempio è AlphaFold, che fornisce previsioni sulla struttura delle proteine, riducendo drasticamente i tempi di ricerca che prima richiedevano anni di lavoro e risorse. Tuttavia, mentre questa trasformazione continua a espandersi, diventa fondamentale capire come possiamo sfruttare al meglio queste nuove possibilità senza tralasciare i rischi e le responsabilità connesse. Come possiamo, quindi, bilanciare i benefici con i potenziali rischi, garantendo un utilizzo sicuro ed etico dell'AI nella scienza?

L'AI nella scienza: opportunità, rischi e strategie per il futuro
L'AI nella scienza: opportunità, rischi e strategie per il futuro

L'Impulso dietro l'adozione dell'AI nella scienza

Negli ultimi anni, il crescente interesse per l'AI nella scienza è stato guidato da una combinazione di pressioni sociali e tecnologiche. Sebbene il numero di scienziati e ricercatori sia aumentato significativamente, il ritmo delle scoperte scientifiche non ha mantenuto lo stesso passo. Questo fenomeno è in parte dovuto alla maggiore complessità dei problemi affrontati oggi, nonché alla necessità di assimilare una quantità di conoscenze preesistenti sempre più vasta. Questo crescente carico di conoscenze rende necessario un numero sempre maggiore di ricercatori per ottenere nuove scoperte, trasformando l'AI in uno strumento prezioso per superare le limitazioni di scala e complessità.


Uno dei fattori principali che sta incentivando l'adozione dell'AI è la capacità di questa tecnologia di accelerare processi che in passato richiedevano risorse e tempi enormi. Ad esempio, mentre la determinazione della struttura di una proteina tramite cristallografia a raggi X poteva richiedere anni di lavoro e ingenti costi economici, il database AlphaFold fornisce ora l'accesso immediato a 200 milioni di strutture proteiche previste, contribuendo a ridurre drasticamente i tempi e i costi della ricerca.


L'AI sta anche rivoluzionando il modo in cui la scienza viene praticata e condivisa. Oggi, uno scienziato su tre utilizza modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) per supportare la revisione della letteratura, la scrittura di codice e l'editing di documenti. Questa tendenza suggerisce un cambiamento sostanziale nelle attività di ricerca, in cui l'AI non è più solamente uno strumento di calcolo, ma un vero e proprio assistente scientifico che supporta la creazione e la comunicazione della conoscenza.


L'adozione dell'AI nella scienza è vista anche come una risposta necessaria ai rallentamenti nella crescita della produttività scientifica e del progresso verso obiettivi globali di sviluppo sostenibile. I recenti decenni hanno visto un'accelerazione nella creazione di conoscenze scientifiche, ma anche una crescente difficoltà nel trasformare queste conoscenze in applicazioni pratiche per la società. Le metodologie di deep learning e i modelli avanzati di AI possono comprimere il tempo necessario per raggiungere nuovi progressi, accelerando non solo la scoperta ma anche l'applicazione dei risultati in campi come la medicina, le energie rinnovabili e la scienza dei materiali.


L'AI è quindi ben posizionata per affrontare i problemi legati alla scala e alla complessità, contribuendo a ridurre il tempo e lo sforzo necessari per trasformare le scoperte scientifiche in soluzioni pratiche. Tuttavia, per realizzare pienamente il potenziale dell'AI nella scienza, è necessaria una strategia coordinata che includa l'investimento in infrastrutture, competenze e partnership tra il settore pubblico e privato. Senza una strategia chiara, il rischio è che l'adozione dell'AI avvenga in modo frammentato e inefficace, limitando i benefici che potrebbe offrire alla scienza e alla società.

 

Cinque opportunità per sfruttare l'AI nella scienza

In molte discipline scientifiche, dall'informatica alla biologia strutturale, l'AI sta aprendo nuove possibilità di scoperta e innovazione.


Ecco cinque aree chiave in cui l'AI può fare la differenza:


  1. Conoscenza: L'AI sta trasformando il modo in cui gli scienziati assimilano e comunicano la conoscenza. L'uso di modelli di linguaggio di grandi dimensioni consente di sintetizzare rapidamente informazioni da un'enorme quantità di pubblicazioni accademiche, risolvendo così il problema della crescente specializzazione e della mole sempre più grande di conoscenze pregresse. Recentemente, l'uso di modelli come Gemini LLM ha permesso di estrarre dati rilevanti da più di 200.000 articoli in un solo giorno, consentendo una comprensione molto più rapida ed efficace della letteratura scientifica esistente. In un contesto in cui la ricerca viene sempre più spesso condivisa attraverso preprint e repository di codice, l'AI può anche facilitare l'accessibilità di queste conoscenze, adattandole per pubblici diversi e rendendo la scienza più inclusiva.

  2. Dati: Nonostante si parli spesso di "era dei dati", esistono ancora enormi lacune nelle informazioni scientifiche, specialmente nel campo delle scienze naturali. L'AI può facilitare la raccolta, l'annotazione e la catalogazione dei dati, e persino generare dati sintetici per migliorare la ricerca. Ad esempio, AlphaProteo è stato sviluppato utilizzando più di 100 milioni di strutture proteiche generate da AlphaFold, che a loro volta sono state arricchite con dati sperimentali provenienti dal Protein Data Bank. L'AI non solo aiuta a raccogliere nuovi dati, ma può anche sfruttare le capacità di interpretare dati non strutturati, come immagini e audio, rendendo disponibili informazioni che altrimenti sarebbero difficili da estrarre.

  3. Esperimenti: Molti esperimenti scientifici sono costosi e complessi, e spesso non possono essere condotti a causa della mancanza di risorse adeguate. L'AI può simulare questi esperimenti, riducendo tempi e costi e ottimizzando l'utilizzo delle risorse sperimentali. Nel campo della fusione nucleare, ad esempio, l'utilizzo di agenti di reinforcement learning ha permesso di simulare il controllo del plasma in un reattore tokamak, migliorando l'efficienza sperimentale. Simili tecniche potrebbero essere estese anche ad altri grandi esperimenti, come quelli svolti con acceleratori di particelle o telescopi. Questo approccio non solo accelera i tempi di ricerca, ma aiuta anche a identificare in modo più efficace i parametri ottimali per esperimenti futuri, evitando errori costosi e minimizzando l'uso di risorse.

  4. Modelli: Le AI possono modellare sistemi complessi e le loro interazioni in modi che i modelli deterministici tradizionali non riescono a fare. Ad esempio, i sistemi meteorologici sono estremamente dinamici e richiedono simulazioni ad alta risoluzione per essere previsti con precisione. I modelli di deep learning hanno dimostrato di poter prevedere le condizioni meteorologiche fino a 10 giorni in anticipo, superando i modelli tradizionali in termini di velocità di calcolo e accuratezza delle previsioni. Questa capacità di modellazione può anche essere applicata all'economia, alla biologia e ad altri campi in cui i sistemi complessi e interattivi sono la norma. Inoltre, gli approcci basati su agenti generativi permettono agli scienziati di creare simulazioni più flessibili che possono rispondere e adattarsi a nuove condizioni in tempo reale, come nel caso delle simulazioni delle interazioni economiche tra aziende e consumatori.

  5. Soluzioni: Molti problemi scientifici richiedono l'esplorazione di un numero praticamente infinito di soluzioni possibili, come la progettazione di nuovi farmaci o materiali. L'AI può esplorare questi spazi di soluzioni in modo più rapido ed efficiente rispetto alle tecniche tradizionali basate sull'intuizione o sul metodo empirico. Per esempio, i modelli AI come AlphaProof e AlphaGeometry 2 sono stati in grado di risolvere problemi matematici complessi, generando soluzioni che si sono rivelate tra le più accurate nelle competizioni di livello internazionale. In biologia, la progettazione di molecole richiede l'analisi di spazi di soluzione vastissimi, ma l'AI è in grado di navigarli, identificando rapidamente le opzioni più promettenti da testare sperimentalmente, come nel caso dei farmaci contro il Covid-19 e delle nuove classi di antibiotici.

 

I rischi dell'AI nella scienza

L'adozione dell'intelligenza artificiale nella scienza, pur portando con sé immense opportunità, solleva anche diversi rischi significativi che richiedono un'attenta considerazione. Tra i principali timori vi sono l'impatto negativo sulla creatività scientifica, la riduzione dell'affidabilità delle ricerche, il rischio di ridurre la comprensione teorica, la potenziale amplificazione delle disuguaglianze e le conseguenze ambientali legate all'uso massiccio di risorse computazionali.


Uno dei principali rischi è rappresentato dalla potenziale riduzione della creatività scientifica. L'AI, in particolare i modelli di deep learning, tende a enfatizzare la regolarità e a minimizzare le anomalie, mentre la creatività scientifica spesso nasce dall'esplorazione di quelle stesse anomalie. Molte scoperte significative sono state il risultato di osservazioni inattese e di intuizioni originali. Affidarsi esclusivamente a modelli che generalizzano a partire da grandi quantità di dati potrebbe portare a una standardizzazione eccessiva del processo scientifico, riducendo il potenziale di esplorazione di strade nuove e inusuali. Inoltre, l'uso massivo di AI da parte di diversi gruppi di ricerca potrebbe portare a un'omogeneizzazione dei risultati, specialmente se si utilizzano gli stessi modelli o dataset.


Un altro problema riguarda la riduzione dell'affidabilità scientifica. L'intelligenza artificiale, in particolare i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), ha evidenziato una tendenza a produrre contenuti inaccurati o completamente errati, comprese citazioni inventate. Questo fenomeno, noto come "allucinazione", rappresenta un pericolo per la scienza, dove la verifica e la replicabilità dei risultati sono fondamentali. Inoltre, l'impiego dell'intelligenza artificiale nella redazione di articoli scientifici potrebbe favorire la proliferazione di lavori di bassa qualità, rendendo ancora più complesso il discernimento tra informazioni affidabili e quelle non attendibili. Questo rischio si aggiunge a quelli già esistenti nella comunità scientifica, come il bias di pubblicazione e il "p-hacking", che spesso portano a una sottostima dei risultati negativi.


Un aspetto altrettanto critico riguarda la comprensione scientifica. Sebbene l'AI possa fornire previsioni estremamente accurate, essa spesso non contribuisce allo sviluppo di nuove teorie o alla comprensione dei fenomeni. La scienza non si limita a prevedere ciò che accadrà, ma mira a capire il "perché". Gli attuali modelli di AI, che si basano sull'identificazione di pattern nei dati, rischiano di trasformare la scienza in un'attività prevalentemente empirica, priva della profondità teorica necessaria per comprendere i meccanismi sottostanti. Senza un quadro teorico adeguato, le previsioni dell'AI rimangono, in molti casi, delle "scatole nere", che limitano la capacità degli scienziati di derivare intuizioni generali applicabili a nuovi contesti.


In termini di equità, l'uso dell'AI potrebbe accentuare le disuguaglianze già esistenti all'interno della comunità scientifica e tra diverse parti del mondo. Le tecnologie di AI avanzate sono principalmente accessibili ai ricercatori in paesi e istituzioni con ampie risorse economiche, creando una barriera per chi non ha accesso a tali strumenti. Questa situazione potrebbe ampliare il divario tra istituzioni ben finanziate e quelle con meno risorse, limitando la partecipazione di ricercatori provenienti da economie emergenti e la diversità delle voci nella ricerca scientifica. Inoltre, i dataset utilizzati per addestrare i modelli di AI spesso non rappresentano adeguatamente le diverse popolazioni mondiali, portando a risultati meno accurati per gruppi sottorappresentati.


Infine, vi sono rischi ambientali associati all'uso dell'AI nella scienza. L'addestramento di modelli di grandi dimensioni richiede una quantità significativa di risorse computazionali, con conseguente consumo di energia e aumento delle emissioni di gas serra. Sebbene i data center rappresentino solo una frazione delle emissioni globali, la crescita delle dimensioni dei modelli e la loro crescente diffusione potrebbero incrementare notevolmente tale impatto. D'altra parte, vi sono iniziative per rendere i modelli più efficienti dal punto di vista energetico, e l'AI stessa potrebbe essere utilizzata per sviluppare tecnologie volte a ridurre l'impatto ambientale, come nuovi materiali per l'energia rinnovabile o algoritmi per ottimizzare la distribuzione dell'energia.


Per mitigare questi rischi, è essenziale adottare una strategia che includa una regolamentazione responsabile dell'uso dell'AI, il supporto alla diversità nella comunità scientifica e lo sviluppo di strumenti che rendano i modelli più trasparenti e comprensibili. Inoltre, è necessario promuovere politiche che garantiscano l'accesso equo alle tecnologie di AI e incoraggino l'uso sostenibile delle risorse computazionali, per assicurare che il progresso scientifico alimentato dall'AI possa essere condiviso equamente da tutta l'umanità.

 

AI e innovazione globale - regolamentazioni e strategie per la scienza

Per sfruttare appieno le potenzialità dell'AI nella scienza, è necessaria una strategia politica chiara e ambiziosa che si articoli su più livelli. Un primo passo fondamentale è la definizione di obiettivi scientifici concreti, che funzionino da guida per indirizzare la ricerca e l'utilizzo dell'AI verso problemi cruciali. I cosiddetti "Problemi di Hilbert" per l'AI nella scienza potrebbero fornire una piattaforma importante per identificare le questioni più pressanti che l'AI potrebbe contribuire a risolvere. I governi e gli enti di ricerca dovrebbero lanciare iniziative per individuare questi problemi, definendo parametri chiari e finanziando specifiche competizioni che incentivino scienziati e ingegneri a trovare soluzioni innovative tramite l'uso dell'AI. Questo approccio non solo aiuterebbe a concentrare risorse e competenze su sfide di elevato impatto, ma fornirebbe anche una visione comune e condivisa a livello internazionale.


Una rete internazionale di Osservatori dei Dati per la Scienza dovrebbe essere istituita per affrontare le carenze croniche nei dataset scientifici disponibili, soprattutto in settori meno rappresentati come l'ecologia, la biodiversità e le scienze sociali. Gli osservatori potrebbero condurre periodiche "valutazioni rapide dei dati" in vari campi di applicazione, mappando le lacune esistenti e individuando dataset sottoutilizzati o di difficile accesso. Tali osservatori potrebbero anche promuovere la creazione di nuovi dataset che, se adeguatamente gestiti e mantenuti, potrebbero rivelarsi fondamentali per il progresso scientifico. Questo tipo di sforzo deve essere sostenuto da adeguati incentivi sia per i singoli ricercatori che per le istituzioni, al fine di garantire la sostenibilità e l'aggiornamento costante delle risorse di dati. È cruciale che i dati generati da esperimenti strategici siano conservati e resi accessibili, ove possibile, creando infrastrutture adeguate all’archiviazione e il recupero dei dati.


Un altro aspetto cruciale riguarda la necessità di investire in programmi di formazione e sviluppo delle competenze. L'AI sta diventando uno strumento scientifico essenziale e, come tale, deve entrare a far parte del curriculum formativo degli scienziati a tutti i livelli. Dovrebbe essere disponibile un'ampia gamma di programmi formativi, dai corsi introduttivi di AI per studenti universitari, a corsi di specializzazione e borse di studio per ricercatori senior. Inoltre, è fondamentale che ogni scienziato sia in grado di accedere a competenze di base sull'utilizzo di modelli AI per supportare la propria ricerca, con corsi che trattino l'utilizzo responsabile degli LLM e il fine-tuning dei modelli per specifici obiettivi di ricerca. Solo attraverso un'alfabetizzazione scientifica estesa e profonda sull'AI sarà possibile sfruttare appieno il potenziale dell'AI nella ricerca.


Le infrastrutture computazionali giocano un ruolo determinante. Attualmente, molte istituzioni scientifiche, in particolare nei paesi a basso e medio reddito, non hanno accesso a risorse computazionali adeguate. I governi devono quindi finanziare infrastrutture condivise, come cloud pubblici dedicati alla ricerca scientifica, per garantire a tutti i ricercatori un accesso equo alla potenza di calcolo necessaria. Allo stesso tempo, deve essere posta attenzione all'efficienza energetica di queste infrastrutture per minimizzare il loro impatto ambientale. Un approccio sostenibile all'AI nella scienza deve includere soluzioni che consentano l'ottimizzazione dell'uso delle risorse energetiche, attraverso una combinazione di innovazioni tecnologiche e scelte infrastrutturali attente all'ambiente.


Le partnership tra pubblico e privato sono essenziali per lo sviluppo dell'AI nella scienza. Le collaborazioni con aziende tecnologiche possono accelerare il trasferimento di tecnologie avanzate dai laboratori di ricerca alle applicazioni pratiche. Tuttavia, è fondamentale che queste collaborazioni siano strutturate per garantire un accesso equo e che i benefici dell'innovazione siano condivisi con la collettività. Politiche di incentivazione come sgravi fiscali o finanziamenti per progetti collaborativi possono stimolare la cooperazione tra settori, assicurando che i risultati delle ricerche nate da queste partnership siano di pubblico dominio e disponibili per la comunità scientifica globale.


Infine, è necessario sviluppare un quadro normativo adeguato ad affrontare i rischi legati all'uso dell'AI, come la trasparenza dei modelli, la protezione della privacy e la sicurezza. La regolamentazione dovrebbe includere linee guida che assicurino che i modelli AI siano sottoposti a rigorosi processi di verifica e validazione, e che i dati utilizzati per il loro addestramento siano gestiti in modo etico e responsabile. È cruciale anche promuovere una cultura della responsabilità nella comunità scientifica, in cui i ricercatori siano consapevoli delle implicazioni etiche del loro lavoro e collaborino con legislatori e stakeholder per sviluppare soluzioni che siano sicure, affidabili e rispettose dei diritti umani.

L'adozione dell'AI nella scienza non è un processo lineare e richiede un adattamento continuo. Sarà fondamentale trovare un equilibrio tra creatività umana e automazione, tra intuizione e rigore computazionale. Tuttavia, con politiche adeguate e un utilizzo responsabile dell'AI, potremmo essere all'inizio di un nuovo periodo di scoperte che renderà la scienza più efficiente, accessibile e capace di affrontare le sfide più grandi del nostro tempo.

 

Conclusioni

L’adozione dell’intelligenza artificiale (AI) nella scienza sta tracciando un percorso che offre spunti cruciali anche per il mondo delle imprese. La capacità dell’AI di trasformare processi complessi in soluzioni efficienti e scalabili è un paradigma che le aziende devono abbracciare non solo come strumento tecnico, ma come strategia di innovazione sistemica. Tuttavia, la vera sfida non è solo tecnologica, ma culturale: il modo in cui le imprese integreranno l’AI determinerà la loro capacità di competere in un mercato sempre più interconnesso e basato sulla conoscenza.


Un primo insegnamento fondamentale è la necessità di bilanciare velocità e profondità. Nella scienza, l’AI accelera la raccolta e l’elaborazione dei dati, ma deve essere ancorata a obiettivi strategici per evitare risultati superficiali o non replicabili. Le aziende, similmente, devono evitare la "sindrome della novità" — l'adozione impulsiva di strumenti AI per ragioni di marketing o moda — e concentrarsi su implementazioni che abbiano un impatto tangibile sul core business. Un esempio chiave potrebbe essere l'uso di modelli predittivi non solo per analisi di mercato, ma per anticipare tendenze strutturali, come le esigenze emergenti dei consumatori o le vulnerabilità della supply chain.


Un secondo aspetto cruciale riguarda la democratizzazione dell’accesso alle competenze. Così come nella scienza è necessario investire in formazione per rendere l’AI accessibile a tutti i ricercatori, nelle aziende è essenziale creare un ecosistema in cui la conoscenza sull’AI non sia appannaggio esclusivo degli esperti tecnici. L’alfabetizzazione AI deve essere estesa a dirigenti, team di marketing e persino alle funzioni tradizionalmente distanti dalla tecnologia, come le risorse umane. Questa democratizzazione non solo favorisce un’adozione più rapida, ma permette all’AI di generare valore in modo trasversale.


Tuttavia, il vero vantaggio competitivo emerge dall’approccio alla collaborazione. Le partnership tra pubblico e privato che stanno accelerando l’innovazione scientifica forniscono un modello replicabile per le imprese. Le aziende devono imparare a lavorare non solo con i propri stakeholder tradizionali, ma anche con ecosistemi esterni, come startup, università e centri di ricerca, per co-creare soluzioni basate sull’AI. Le partnership devono essere progettate per condividere benefici e conoscenze, evitando che gli squilibri nelle risorse tecnologiche o economiche diventino un ostacolo all’innovazione diffusa.


Ma il valore dell’AI non risiede solo nella sua capacità di produrre efficienza, bensì nella sua potenzialità di sfidare lo status quo. Una lezione importante che emerge dall’uso dell’AI nella scienza è il rischio di appiattire la creatività e l’intuizione, elementi che rimangono centrali sia per le scoperte scientifiche sia per il vantaggio competitivo delle aziende. Le imprese devono quindi considerare l’AI non come un sostituto della creatività umana, ma come un acceleratore. Un esempio è l’uso dell’AI per generare scenari futuri che i team creativi possano esplorare, trasformandoli in strategie innovative e dirompenti.

Infine, l’aspetto etico e sostenibile dell’AI è una dimensione che le aziende non possono trascurare. Così come la scienza deve affrontare il dilemma del consumo energetico e della trasparenza dei modelli AI, le imprese devono anticipare le crescenti richieste di responsabilità da parte dei consumatori e dei regolatori. Adottare pratiche di AI sostenibile, trasparente e inclusiva diventerà non solo un obbligo morale, ma un vantaggio competitivo differenziante, che posizionerà le aziende come leader di mercato.


In sintesi, l’AI offre al mondo delle imprese un’opportunità senza precedenti per reimmaginare il futuro. Tuttavia, il successo richiede visione strategica, capacità di collaborazione e un approccio che bilanci innovazione tecnologica e sensibilità umana.

 

3 visualizzazioni0 commenti

Post recenti

Mostra tutti

コメント

5つ星のうち0と評価されています。
まだ評価がありません

評価を追加
bottom of page